Evaluación Segura y Despliegue de Modelos de IA

Resumen

Explore enfoques para evaluar y desplegar de manera segura modelos de IA en sistemas de producción, centrándose en medir el rendimiento a través de entradas de usuario para detectar regresiones que requieran correcciones o reversiones.

Programa de estudio

• Introducción al Despliegue Seguro de IA
Descripción general de los desafíos del despliegue de modelos de IA
Importancia de la seguridad y fiabilidad en los sistemas de IA
Conceptos clave: regresiones, correcciones, retrocesos
• Medición del Rendimiento de los Modelos de IA
Establecimiento de puntos de referencia de rendimiento
Métricas de evaluación: precisión, recall, F1-score, etc.
Manejo de entradas de usuarios diversas y casos extremos
• Métodos para Evaluación Segura
Pruebas A/B y lanzamientos controlados
Pruebas en sombra y lanzamientos canarios
Sistemas de monitoreo y alertas
• Detección y Gestión de Regresiones
Enfoques de prueba de regresión automatizada
Análisis de causa raíz para regresiones
Estrategias para retroceso rápido y mitigación
• Herramientas y Marcos
Descripción general de las herramientas existentes para evaluación y monitoreo de modelos
Mejores prácticas para la integración de estas herramientas en las líneas de producción
• Estudios de Caso
Ejemplos reales de implementaciones efectivas de modelos de IA
Lecciones aprendidas de fallos en la implementación y medidas correctivas
• Tendencias Futuras en el Despliegue de Modelos de IA
Avances en la automatización del despliegue
Evolución de mejores prácticas con tecnologías emergentes
• Conclusión y Proyecto Final
Resumen de los aprendizajes clave
Proyecto: Diseñar un plan seguro de implementación para un modelo de IA utilizando el conocimiento adquirido.

Asignaturas

Ciencias de la Computación